明尼苏达大学的推荐系统专业 概述 ）的是中级/高级专业，专注于Coursera Plaform上的推荐系统。 本课程的课程 结业证书 您可以在我的中看到“ 和其他证书，其中包含我作为自制数据科学和更好的开发人员在旅途中获得的所有证书。 :warning: 免责声明 :warning: 请不要分叉或复制此存储库。 明尼苏达大学的“推荐系统”专业是Coursera平台上最困难的专业之一。 您需要学习很多才能成功。

欢迎大家关注个人网站 Recommender-System论文，学习资料以及业界分享 推荐系统（Recommender System）是机器学习应用多个成熟的方向之一，在工业界中，推荐系统也是大数据领域成功的应用之一。排序两个阶段的常用算法之外，随后涉及到内容理解的部分的相关算法。除了算法之外，还涉及到大数据相关的处理技术以及工程实践，下面总结和整理以工业界的推荐系统通常，包含如下的几个部分： 推荐系统的概述及其技术架构 召回排序算法 内容理解 架构工程实践 工业界解决方案 （以下内容会持续更新

目录 推荐系统 【4/5】 【5/5】 【4/5】 【3/5】 【5 + / 5】 【4/5】 【4/5】 【5/5】 【3/5】 【5/5】 【4/5】 深度学习 卡格勒 论文概述 评分：4/5。简介：Google家在SimCLR自监督对比学习（对比学习）的损失结构基础上，延伸到有监督学习中，并在多个图像任务中分开第一。论文本身和推荐系统无关，但如果仔细推敲，公式非常接近贝叶斯个性排名损失（BPR损失），而实际上这一类三胞胎损失正是contrasive learning的其中一个子应

用于数据分析的云计算：电影推荐系统 作者： 阿迪亚（Aditya Gupta）（ ） Rekhansh Panchal（ ） 11组 概述： 该项目旨在使用云计算的概念来分析并从Netflix数据中提取见解。 该项目的目标是在PySpark的帮助下实现Pearson相关系数和交替最小二乘算法。 电影推荐是使用Netflix数据上的pySpark使用协作过滤实现的。 该项目的主要目的是根据用户的喜好向他们提供电影推荐。 涉及的任务和实施的步骤： 配置Jupyter Notebo